長(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度時(shí)空演變及影響因素

李 成,趙 潔,莊智程,顧思浩

1 中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 建筑與設(shè)計(jì)學(xué)院, 徐州 221116 2 江蘇師范大學(xué) “一帶一路”研究院, 徐州 221009 3 江蘇師范大學(xué) 地理測(cè)繪與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院, 徐州 221116

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指通過(guò)生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過(guò)程和功能得到的各種產(chǎn)品和服務(wù),直接影響著生態(tài)安全和人類(lèi)的福祉[1—2]。2019年,政府間生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)科學(xué)政策平臺(tái)(IPBES)發(fā)布《全球生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估報(bào)告》指出,迄今為止全球75%的陸地環(huán)境受人類(lèi)活動(dòng)而發(fā)生嚴(yán)重改變,絕大多數(shù)生態(tài)系統(tǒng)和生物多樣性指標(biāo)迅速下降[3]。在自然資源日益緊缺的背景下,一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的提升往往會(huì)導(dǎo)致其他服務(wù)的衰減,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間形成權(quán)衡關(guān)系[4—6]。在當(dāng)前人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度和物質(zhì)資料需求持續(xù)增長(zhǎng)的背景下,開(kāi)展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡研究,提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總體效益對(duì)遏制區(qū)域生態(tài)環(huán)境惡化和提升人類(lèi)福祉有重要意義[7]。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于大量的實(shí)證研究探討生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系。其研究主要是通過(guò)統(tǒng)計(jì)描述[8—9]、空間制圖[10—13]、情景分析[14—15]等方法,揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡關(guān)系。然而,目前的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系多以定性判別為主,缺少區(qū)域內(nèi)部權(quán)衡強(qiáng)度時(shí)空差異的空間定量表達(dá),無(wú)法揭示其時(shí)空異質(zhì)性[6,16]。另外,探究權(quán)衡關(guān)系的影響機(jī)理,揭示各個(gè)影響因素對(duì)權(quán)衡關(guān)系的重要作用,以明確權(quán)衡關(guān)系調(diào)節(jié)方法與策略,可為制定生態(tài)保護(hù)與區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“雙贏(yíng)”政策提供有力保障[17—18]。當(dāng)前研究主要通過(guò)針對(duì)特定區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化和空間特征對(duì)比分析來(lái)揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系影響機(jī)理[19—21],缺乏自然和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系動(dòng)態(tài)變化影響的定量分析[22],與環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的關(guān)聯(lián)性分析也有待進(jìn)一步深入[23—24]。這導(dǎo)致對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制的認(rèn)識(shí)存在一定局限性,制定出的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)管理政策措施針對(duì)性不強(qiáng)[25]。因此,全面探討生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度及其影響機(jī)理是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展亟需解決的問(wèn)題。

長(zhǎng)三角地區(qū)是目前和未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最具活力和潛力的典型地區(qū),同時(shí)又是生態(tài)環(huán)境問(wèn)題高度集中且激化的典型地區(qū)。作為快速城市化區(qū)域,長(zhǎng)三角地區(qū)具有經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展迅速、土地利用格局演變劇烈等特點(diǎn)。同時(shí),隨著長(zhǎng)三角城市群一體化發(fā)展戰(zhàn)略的深入推進(jìn),城鎮(zhèn)建設(shè)用地不斷侵占生態(tài)用地,生態(tài)環(huán)境的壓力逐漸加大,生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也發(fā)生了劇烈變化,繼而產(chǎn)生區(qū)域人地關(guān)系緊張和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給失衡等問(wèn)題,如空氣污染、水源短缺、水質(zhì)下降等。這些問(wèn)題的出現(xiàn)是在人類(lèi)活動(dòng)和自然因素影響下,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間相互競(jìng)爭(zhēng)與沖突所導(dǎo)致的。科學(xué)認(rèn)知長(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系演化規(guī)律與影響機(jī)理,對(duì)促進(jìn)自然生態(tài)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。鑒于此,本文以長(zhǎng)三角城市群為研究對(duì)象,借助研究區(qū)2005年和2019年土地利用數(shù)據(jù)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)、土壤、水文、氣象等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料,運(yùn)用InVEST模型,分析碳儲(chǔ)存(CS)、糧食生產(chǎn)(CP)、生境質(zhì)量(HQ)、氮輸出(NE)以及產(chǎn)水量(WY)5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空格局特征,利用Spearman相關(guān)性分析和均方根誤差(RMSE)指數(shù)揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系,采用冗余分析方法揭示自然與社會(huì)經(jīng)濟(jì)等要素對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度的影響機(jī)理。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究中的長(zhǎng)三角城市群是指2016年5月國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》中所劃定的范圍,包括上海、杭州、南京、合肥等26個(gè)城市(圖1)。該地區(qū)位于中國(guó)東南沿海地區(qū),面積約為21.17萬(wàn)km2,占全國(guó)總國(guó)土面積的2.2%。2019年長(zhǎng)三角城市群GDP總額達(dá)197350億元人民幣,GDP約占全國(guó)GDP的20%,2018—2019年GDP增速為9.88%,高于全國(guó)平均水平2.78%。社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,顯著改變了區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和格局,許多與水調(diào)節(jié)、空氣凈化和氣候調(diào)節(jié)有關(guān)的生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)日益嚴(yán)重。同時(shí),在人類(lèi)活動(dòng)的影響下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系不斷加劇[26]。區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間的矛盾已成為制約長(zhǎng)三角城市群的協(xié)調(diào)發(fā)展的主要制約因素,對(duì)人類(lèi)福祉產(chǎn)生了一定的負(fù)面影響。

圖1 研究區(qū)位置圖

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文所采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土壤屬性數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。其中,本研究所需的土地利用數(shù)據(jù)(2005年、2019年)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),空間分辨率為30m。該數(shù)據(jù)以L(fǎng)andsat遙感影像為數(shù)據(jù)源進(jìn)行目視解譯生成。該數(shù)據(jù)中主要的土地利用類(lèi)型包括耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地。數(shù)據(jù)精度達(dá)到94.3%。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)所提供的逐年年平均氣溫、年降水量空間插值數(shù)據(jù)集,空間分辨率為1km。土壤屬性數(shù)據(jù)來(lái)源于聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織和國(guó)際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所構(gòu)建的世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(HWSD),該數(shù)據(jù)包括土壤深度及砂粒、粘粒、粉粒和有機(jī)質(zhì)含量等,空間分辨率為1km。地形數(shù)據(jù)采用數(shù)字高程模型(DEM),來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率為30m。長(zhǎng)三角城市群社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》以及長(zhǎng)三角城市群地區(qū)26市的統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.3 研究方法

1.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估方法

本研究借助InVEST模型和ArcGIS 10.2軟件,定量評(píng)估長(zhǎng)三角城市群2005年和2019年碳儲(chǔ)存、糧食生產(chǎn)、生境質(zhì)量、氮輸出量和產(chǎn)水量5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量,并揭示其時(shí)空格局。計(jì)算方法如表1所示。

表1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)計(jì)算方法

將2005年和2019年5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)測(cè)算完成之后,基于縣域行政單元,利用ArcGIS 10.2軟件中的分區(qū)統(tǒng)計(jì)工具將上述生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)按平均值統(tǒng)計(jì)到研究區(qū)中的各縣域,從而實(shí)現(xiàn)縣域尺度的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究。

1.3.2生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同分析

以縣域研究單元為基礎(chǔ),利用Spearman相關(guān)性分析方法探究長(zhǎng)三角城市群2005—2019年5種典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互關(guān)系,當(dāng)某兩個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相關(guān)系數(shù)為正數(shù),且通過(guò)0.05水平的顯著性檢驗(yàn),則表明該對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)為協(xié)同關(guān)系,反之則為權(quán)衡關(guān)系。

均方根誤差(RMSE)通過(guò)測(cè)度單個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)差與平均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)差之間的差異,描述了距離平均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)差的分散度,從而能夠更加細(xì)致地刻畫(huà)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間相互影響的程度[6,30]。為進(jìn)一步探究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的空間布局與強(qiáng)度,使用RMSE對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系進(jìn)行定量測(cè)度。RMSE值越大,表明權(quán)衡強(qiáng)度越強(qiáng),值越小,表明權(quán)衡強(qiáng)度越弱,且趨向于協(xié)同,當(dāng)RMSE值為0時(shí),兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系。

為消除多種類(lèi)型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)不同量綱的影響,本文采用Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行歸一化處理,具體公式如下：

(1)

式中,ESstd是某種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化值；ESobs是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)觀(guān)測(cè)值；ESmin和ESmax分別是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)觀(guān)測(cè)值的最小值和最大值。在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)上,RMSE值計(jì)算公式如下：

(2)

1.3.3生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同分析影響因素分析

本文采用Canoco 5.0軟件[31]分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系和環(huán)境因子、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子之間的關(guān)系。首先對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)RMSE指數(shù)進(jìn)行去趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析,根據(jù)結(jié)果中的各排序軸長(zhǎng)度篩選排序模型,如果排序軸長(zhǎng)度大于4,則選擇典范對(duì)應(yīng)分析,反之,則選擇冗余分析(RDA)。由于本研究排序軸長(zhǎng)度均小于3,因此選擇RDA方法[32]。在RDA分析過(guò)程中,采用蒙特卡洛置換檢驗(yàn)分析評(píng)價(jià)影響因子對(duì)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系變化影響的顯著程度。只有通過(guò)蒙特卡洛檢驗(yàn)(P<0.05)的環(huán)境變量,才能保留進(jìn)行進(jìn)一步分析。RDA排序圖可以顯示不同指標(biāo)間的相關(guān)性,環(huán)境變量與響應(yīng)變量箭頭之間的角度大于90°,表明兩者呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性；角度小于90°為正相關(guān)；等于90°,則表明兩者不存在相關(guān)性。另外環(huán)境變量線(xiàn)段越長(zhǎng),代表環(huán)境變量對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度影響程度越大。權(quán)衡關(guān)系影響因子可分為環(huán)境生態(tài)因子和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子,結(jié)合已有的研究成果[22,33],將坡度、降雨、氣溫、建設(shè)用地比例、農(nóng)田覆蓋率、林地覆蓋率、人口密度、GDP作為環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子,探究與權(quán)衡強(qiáng)度的作用關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空演變

長(zhǎng)三角城市群2005年、2019年土地利用面積如表2所示。結(jié)果表明,2005—2019年,長(zhǎng)三角城市群建設(shè)用地和未利用地均有不同幅度的增加。其中,建設(shè)用地面積從19072.64km2增加至26832.85km2,增幅為40.69%；未利用地增幅最大,為583.40%。而耕地、林地、草地和水域的面積在縮減,耕地面積降幅最大,達(dá)到了6.5%；草地由7377.18km2下降到7291.30km2。

表2 長(zhǎng)三角城市群不同土地利用面積

利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模型,對(duì)長(zhǎng)三角城市群2005與2019的碳儲(chǔ)存、糧食生產(chǎn)、氮輸出量、生境質(zhì)量和產(chǎn)水量進(jìn)行測(cè)算和空間制圖。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總體呈現(xiàn)出波動(dòng)性變化特征(表3)。其中,碳儲(chǔ)存量從2005年的5.028×108t下降到2019年的4.969×108t,減少了1.17%,主要由于建設(shè)用地不斷擴(kuò)張導(dǎo)致耕地、林地、草地等具有較高碳密度的土地利用類(lèi)型面積減少。產(chǎn)水量在2005—2019年間變化較大,2005年研究區(qū)的年產(chǎn)水量為9.158×1010t,2019年比2005年大幅度增加了87.92%,主要由于地表不透水層以及降雨的變化所導(dǎo)致的。以氮輸出量為表征的水質(zhì)凈化服務(wù)從2005年的3.794×107kg,增加到2019年的3.891×107kg,表明長(zhǎng)三角城市群水質(zhì)凈化功能的減弱。2005—2019年,長(zhǎng)三角城市群生境質(zhì)量呈現(xiàn)下降趨勢(shì),其平均分由0.385下降到0.372,該研究區(qū)受人類(lèi)活動(dòng)影響較大,快速城鎮(zhèn)化導(dǎo)致生境斑塊破碎度與生態(tài)敏感性加大,生境質(zhì)量下降。

表3 長(zhǎng)三角城市群各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總量統(tǒng)計(jì)表

2005—2019年,長(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間格局基本穩(wěn)定,但空間變化呈現(xiàn)出差異性特征(圖2)。碳儲(chǔ)量在空間分布上表現(xiàn)為南高北低的特征,碳儲(chǔ)存的高值區(qū)集中在長(zhǎng)三角城市群的南部,其主要原因該地區(qū)的氣候濕潤(rùn),土地利用類(lèi)型基本為林地,植被覆蓋率高、土壤有機(jī)質(zhì)含量高,因而,南部山區(qū)碳儲(chǔ)量呈現(xiàn)高值分布,2005年和2019年平均碳儲(chǔ)量最高值位于浙江省臨安縣(平均值335.154t/hm2)。研究區(qū)北部植被覆蓋率較低,人類(lèi)活動(dòng)頻繁,土地利用中建設(shè)用地比例較高,碳儲(chǔ)存量相對(duì)較低,2005年和2019年的最低均位于上海市區(qū)(平均值144.720t/hm2)。

圖2 2005年、2019年長(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間分布

糧食生產(chǎn)在空間上呈現(xiàn)“北高南低”的分布格局,高值區(qū)主要分布在長(zhǎng)三角北部平原地區(qū),普遍高于2t/hm2,低值區(qū)主要集中在南部山地丘陵地區(qū),普遍低于2t/hm2。這主要由于北部平原地區(qū)地勢(shì)平坦,農(nóng)田面積大,是長(zhǎng)三角城市群糧食主產(chǎn)區(qū),而在南部山區(qū),地形起伏較大,林地覆蓋率高,農(nóng)田面積較小。

生境質(zhì)量與碳儲(chǔ)存分布較為一致,在空間上表現(xiàn)為“北低南高”的梯度特征,生境質(zhì)量較高的區(qū)域分布于中部的新吳區(qū)、吳中區(qū)和南部的淳安縣和宿松縣(平均值達(dá)0.50以上),主要由于該區(qū)域內(nèi)植被覆蓋率高,且受到人類(lèi)活動(dòng)擾動(dòng)較小。生境質(zhì)量最低區(qū)域主要集中在上海市和常州市,該區(qū)域近年來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張速度快,且農(nóng)田比例較高。

氮輸出量高值區(qū)主要集中在研究區(qū)的北部平原地區(qū)(氮輸出量平均值>2.0kg/hm2),這些區(qū)域往往有著較低的植被覆蓋度,對(duì)污染物的截留效用較弱；同時(shí)這些區(qū)域的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度較高導(dǎo)致污染物排放的增加。而南部山區(qū)的氮輸出量較小,主要分布在無(wú)錫新吳區(qū)、淳安縣、蘇州吳中區(qū)、臨安市、建德市等地區(qū)。這些區(qū)域的植被覆蓋度普遍較高,對(duì)污染物起到了很好的凈化作用。

在2005年和2019年,產(chǎn)水量空間差異較為明顯,但均呈現(xiàn)出“南高北低”的特征。與2005年相比較,2019年長(zhǎng)三角各個(gè)縣域產(chǎn)水量均有所增長(zhǎng),高值區(qū)明顯增多。產(chǎn)水量變化其主要原因受到土地利用、降水以及地形的影響[34]。由于城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn),建設(shè)用地不斷增加,從而導(dǎo)致不透水層面積的擴(kuò)張,促進(jìn)了產(chǎn)水量的提升。林地、草地等植被覆蓋率高的地區(qū)起到了涵養(yǎng)水源、水土保持的功能,因此在一定程度上抑制了該地區(qū)的產(chǎn)水。

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系時(shí)空演變特征

為探究不同時(shí)間段內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間相互作用關(guān)系,基于縣域單元,本文利用Spearman相關(guān)性分析對(duì)研究區(qū)2005年和2019年碳儲(chǔ)存、糧食生產(chǎn)、生境質(zhì)量、氮輸出、和產(chǎn)水量?jī)蓛煞?wù)之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行測(cè)算,從而定性描述權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系(表4)。相關(guān)性系數(shù)表明,2005年和2019年,碳儲(chǔ)存和糧食生產(chǎn)、碳儲(chǔ)存與氮輸出表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),即兩者呈現(xiàn)較強(qiáng)權(quán)衡關(guān)系。而碳儲(chǔ)存和生境質(zhì)量之間為顯著正相關(guān)(相關(guān)系數(shù)分別為0.507和0.607),即兩者呈現(xiàn)較強(qiáng)的協(xié)同關(guān)系。2005年碳儲(chǔ)存與產(chǎn)水量為正向顯著相關(guān),而在2019年表現(xiàn)為不顯著相關(guān)。2005年和2019年,糧食生產(chǎn)與生境質(zhì)量和產(chǎn)水量均為權(quán)衡關(guān)系,與氮輸出為顯著協(xié)同關(guān)系,且相關(guān)系數(shù)保持穩(wěn)定(分別為0.709和0.703)。生境質(zhì)量與氮輸出是顯著負(fù)相關(guān)(權(quán)衡關(guān)系),與產(chǎn)水量關(guān)系不顯著。氮輸出與產(chǎn)水量之間關(guān)系不顯著。

表4 長(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)性

為進(jìn)一步探究不同類(lèi)型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間相互作用程度和方向,基于相關(guān)性分析得到具有權(quán)衡關(guān)系的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),利用RMSE指數(shù)對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度進(jìn)行測(cè)度和值域統(tǒng)計(jì)(表5)以及空間制圖(圖3)。從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度的空間分布來(lái)看,權(quán)衡關(guān)系空間異質(zhì)性顯著。2005年和2019年糧食生產(chǎn)與碳儲(chǔ)存之間權(quán)衡強(qiáng)度空間分布大體一致,具體為高強(qiáng)度權(quán)衡區(qū)域(RMSE>0.5)分布面積較大,主要位于長(zhǎng)三角城市群南部的安徽省、浙江省的山區(qū),包括臨安、磐安、寧國(guó)、建德、仙居等地,以及北部的鹽城、泰州所下轄的建湖、興化等地。如表5所示,權(quán)衡強(qiáng)度的值域統(tǒng)計(jì)反映2019年權(quán)衡強(qiáng)度的最小值、最大值以及平均值都在2005年的基礎(chǔ)上有所增加,表明整體的權(quán)衡強(qiáng)度有所上升。

表5 長(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度值域統(tǒng)計(jì)

2005年和2019年的糧食生產(chǎn)與生境質(zhì)量權(quán)衡強(qiáng)度空間分布格局相近,高強(qiáng)度權(quán)衡區(qū)域主要位于北部建湖、阜寧、興化等地,以及長(zhǎng)三角中部的無(wú)錫新吳區(qū)和蘇州吳中區(qū)等。由表5發(fā)現(xiàn),糧食生產(chǎn)與生境質(zhì)量的權(quán)衡強(qiáng)度在增加。

2005年,糧食生產(chǎn)與產(chǎn)水量的權(quán)衡強(qiáng)度分布格局顯示高強(qiáng)度權(quán)衡區(qū)域主要集中在北部的鹽城和泰州以及南部的臺(tái)州。與2005年相比,在2019年兩者權(quán)衡關(guān)系分布格局變化較為顯著,長(zhǎng)三角東南部的高權(quán)衡區(qū)域向西南方向轉(zhuǎn)移并擴(kuò)大。由表5發(fā)現(xiàn),2019年糧食生產(chǎn)與產(chǎn)水量的權(quán)衡強(qiáng)度最小值、最大值比2005年所有下降,但平均權(quán)衡強(qiáng)度從2005年的0.234增加至2019年的0.319。

在2005年,共有4個(gè)縣區(qū)的氮輸出與生境質(zhì)量呈現(xiàn)較高的權(quán)衡強(qiáng)度,在2019年,高權(quán)衡強(qiáng)度范圍進(jìn)一步縮小,僅有2個(gè)縣區(qū)呈現(xiàn)高強(qiáng)度權(quán)衡關(guān)系,而大部分地區(qū)表現(xiàn)出低強(qiáng)度權(quán)衡關(guān)系(RMSE<0.2)。由表5發(fā)現(xiàn),2019年平均權(quán)衡強(qiáng)度比2005年略有上升。

2005年氮輸出與碳儲(chǔ)存服務(wù)兩者的權(quán)衡高值區(qū)多集中于長(zhǎng)三角南部地區(qū),包括新吳區(qū)、吳中區(qū)、臨安市、淳安市磐安縣、績(jī)溪縣等13個(gè)縣區(qū)。與2005年相比較,部分位于長(zhǎng)三角東部地區(qū)的低權(quán)衡強(qiáng)度(RMSE<0.3)區(qū)域在2019年轉(zhuǎn)變?yōu)橹械葟?qiáng)度(RMSE: 0.3—0.4),2019年中等權(quán)衡強(qiáng)度區(qū)域大幅擴(kuò)張,高強(qiáng)度區(qū)域保持穩(wěn)定。權(quán)衡強(qiáng)度的值域統(tǒng)計(jì)顯示2019年權(quán)衡強(qiáng)度最小值有所增加,而最大值有所減小,平均權(quán)衡強(qiáng)度由2005年的0.314增加至2019年的0.326。

2005年,碳儲(chǔ)存與產(chǎn)水量的高強(qiáng)度權(quán)衡區(qū)主要集中在南部地區(qū),包括玉環(huán)縣、臨海市、溫嶺市、黃巖區(qū)、仙居縣等10個(gè)縣區(qū),其他地區(qū)主要表現(xiàn)為低權(quán)衡強(qiáng)度。2019年,長(zhǎng)三角東南部的權(quán)衡強(qiáng)度降低,而在北部地區(qū),碳儲(chǔ)存與產(chǎn)水量權(quán)衡強(qiáng)度略有上升,高強(qiáng)度縣區(qū)呈現(xiàn)零星分布,共有18個(gè)縣區(qū)表現(xiàn)出高強(qiáng)度的權(quán)衡關(guān)系。由表5發(fā)現(xiàn),雖然碳儲(chǔ)存與產(chǎn)水量的權(quán)衡強(qiáng)度最小值和最大值較2005年有所下降,但2019年的平均權(quán)衡強(qiáng)度從0.274上升至0.324。

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度影響因素分析

本研究首先對(duì)各縣域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度指標(biāo)進(jìn)行DCA分析,結(jié)果顯示排序軸中的最大梯度值為1.21(小于3),因此采用RDA方法。以生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度為響應(yīng)變量,坡度、高程、降雨、氣溫、建設(shè)用地比例、植被覆蓋率、人口、GDP等環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子為自變量,對(duì)2005年和2019年分別進(jìn)行冗余分析。結(jié)果顯示,2005年,RDA解釋度為61.4%(pseudo-F=17.0,P=0.002),2019年,RDA解釋度為65.7%(pseudo-F=27.5,P=0.002)。所有因子均與權(quán)衡強(qiáng)度呈顯著相關(guān)性(P<0.05)。RDA排序結(jié)果如圖4所示,從排序圖中可以看出,在2005年和2019年,坡度、林地覆蓋率和降雨等因子與NE-HQ之間的權(quán)衡強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與其他類(lèi)型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度表現(xiàn)出正相關(guān)性。而建設(shè)用地比例、氣溫、農(nóng)田比例等因子與除NE-HQ以外的五對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。在2005和2019年,人口密度與NE-HQ權(quán)衡強(qiáng)度均表現(xiàn)出強(qiáng)正相關(guān)。坡度和林地覆蓋率與CP-CS和CS-WY表現(xiàn)為較強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系,而與NE-HQ權(quán)衡強(qiáng)度呈現(xiàn)較強(qiáng)負(fù)相關(guān)。建設(shè)用地與CP-CS的權(quán)衡強(qiáng)度表現(xiàn)為強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系。在2005年的排序圖中,可以看出CS-WY的箭頭較長(zhǎng),表明所選的環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子對(duì)CS-WY權(quán)衡強(qiáng)度的影響程度較大,而在2019年的排序圖中,發(fā)現(xiàn)CP-CS的箭頭最長(zhǎng),表明驅(qū)動(dòng)因子對(duì)CP-CS的影響程度最大。

圖4 2005年和2019年影響因子與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡的RDA排序

環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度的解釋量如表6所示。分析結(jié)果顯示,在2005年和2019年對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度影響最大的因子均是坡度(解釋度為29.9%和25.9%),其次為林地覆蓋率(解釋度為24.2%與20.9%)。除此以外,在2005年,降雨、農(nóng)田覆蓋率和建設(shè)用地比例對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度的影響較大,解釋度分別為18.3%、15%和14.3%。而在2019年,對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度影響較大的因子分別為農(nóng)田覆蓋率(16.2%)、氣溫(15.5%)和降雨(11.2%)。人口密度與GDP對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度的解釋度較小。

表6 影響因子對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度的解釋量

3 討論

3.1 長(zhǎng)三角城市群權(quán)衡強(qiáng)度時(shí)空異質(zhì)性

本文基于縣域尺度,采用RMSE指數(shù)測(cè)度權(quán)衡強(qiáng)度,探究了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系及其強(qiáng)度的時(shí)空異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn),長(zhǎng)三角城市群5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈現(xiàn)不同的時(shí)空特征,分布特征與變化趨勢(shì)與Cai等[35]和Qiao等[36]的研究結(jié)果一致。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間權(quán)衡強(qiáng)度在空間分布上差異較為明顯。復(fù)雜的局地氣候、土地利用、地貌、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等差異,會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系產(chǎn)生影響,從而造成長(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度的空間差異性分布。長(zhǎng)三角城市群南部區(qū)域以山地丘陵為主,植被覆蓋率高,植物的生長(zhǎng)會(huì)增加固碳量,同時(shí)植物物種豐富,景觀(guān)連通性較好,生境質(zhì)量較高。但耕地較少,糧食生產(chǎn)量較低。植被覆蓋度較高的地區(qū)由于植物蒸散量較大,產(chǎn)水量較低。較高的植被覆蓋度,對(duì)污染物的截留效用較強(qiáng),氮輸出值較低。因此,碳儲(chǔ)存與產(chǎn)水量、碳儲(chǔ)存與氮輸出之間呈現(xiàn)較高強(qiáng)度的權(quán)衡關(guān)系。北部區(qū)域以平原為主,為長(zhǎng)三角城市群的糧食主產(chǎn)區(qū),農(nóng)田為主要土地利用類(lèi)型,糧食產(chǎn)量高,但植被覆蓋度較低,并且由于快速城鎮(zhèn)化影響,碳儲(chǔ)存量較小。相關(guān)的研究也表明,生態(tài)用地的減少對(duì)固碳量減少的貢獻(xiàn)最大[37—38]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與城市發(fā)展造成的景觀(guān)高度破碎化,從而導(dǎo)致生境質(zhì)量較差。因此,該區(qū)域的糧食生產(chǎn)與生境質(zhì)量、糧食生產(chǎn)與產(chǎn)水量之間呈現(xiàn)較高強(qiáng)度權(quán)衡關(guān)系。在時(shí)間上,隨著長(zhǎng)三角城市群社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,大量的生態(tài)用地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地,一方面造成植被覆蓋度的降低,減弱了碳儲(chǔ)存和生境質(zhì)量；另一方面降低地表蒸散作用和污染物截留作用,導(dǎo)致產(chǎn)水量以及氮輸出的增加,從而促使一部分地區(qū)和上述生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈現(xiàn)更為強(qiáng)烈的權(quán)衡關(guān)系,這些結(jié)果和已有研究成果研究結(jié)果相似[39—40]。

3.2 基于權(quán)衡關(guān)系的生態(tài)系統(tǒng)管理建議

盡管地形和氣候?qū)﹂L(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度有較大影響,但社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致的權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系演變是主要原因之一。城市化進(jìn)程的加快,人口和GDP的增長(zhǎng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)都產(chǎn)生了顯著的影響。基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡分析,可有效平衡區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)。結(jié)果表明農(nóng)田與生態(tài)用地(林地、草地)所提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能存在一定的沖突關(guān)系,同時(shí)也反映出糧食生產(chǎn)與生態(tài)保護(hù)之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系是客觀(guān)存在的[24,29]。一些生態(tài)環(huán)境保護(hù)策略和行動(dòng),會(huì)快速提升空氣凈化、固碳釋氧、水土保持等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)調(diào)節(jié)功能,但可能會(huì)降低糧食產(chǎn)量。長(zhǎng)三角北部的平原地區(qū)是該地區(qū)的糧食主產(chǎn)區(qū)。因此,從糧食安全角度,在提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的同時(shí)需注重糧食生產(chǎn)與其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡關(guān)系。針對(duì)這一地區(qū),在未來(lái)的規(guī)劃中應(yīng)合理配置農(nóng)用地與生態(tài)用地,在國(guó)土空間規(guī)劃中科學(xué)合理劃定“生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)”、“永久基本農(nóng)田”和“城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)邊界”三條控制線(xiàn),從而實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)、生態(tài)保護(hù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多贏(yíng)局面。一方面,通過(guò)改造中低產(chǎn)田,運(yùn)用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù),改進(jìn)農(nóng)業(yè)設(shè)施等方式提高糧食產(chǎn)量,保障糧食供給。另一方面,在北部地區(qū)合理推進(jìn)退耕還林,提升區(qū)域內(nèi)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,強(qiáng)化調(diào)節(jié)服務(wù)功能。隨著我國(guó)碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)的提出,為了平衡碳的儲(chǔ)存和排放,不僅要控制建設(shè)用地的擴(kuò)張,保持一定比例的生態(tài)用地,還要發(fā)展低碳工業(yè)方法,如利用可再生能源,提高能源效率,降低碳排放強(qiáng)度[41]。水質(zhì)凈化方面,氮輸出量與生境質(zhì)量和碳儲(chǔ)存具有顯著的權(quán)衡關(guān)系,且在生態(tài)用地覆蓋率低以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快地區(qū)較強(qiáng)的權(quán)衡關(guān)系。為降低該地區(qū)的氮輸出量并提升生境質(zhì)量和碳儲(chǔ)存量,在該地區(qū)城市內(nèi)部應(yīng)繼續(xù)實(shí)施生態(tài)廊道建設(shè)工程,在河岸帶和公路帶發(fā)展綠道。此外,發(fā)展低污染、低消耗的綠色產(chǎn)業(yè),采用新的水污染緩解技術(shù)[42],以及使用產(chǎn)生較少污染的殺蟲(chóng)劑,都是減少水污染的有效策略。生境質(zhì)量可以通過(guò)豐富植物物種、減少景觀(guān)破碎化和增強(qiáng)生態(tài)廊道的連通性來(lái)改善。南部山區(qū)植被覆蓋率高,但農(nóng)田較少,建設(shè)用地占比較小,在長(zhǎng)三角城市群中發(fā)揮著重要的生態(tài)服務(wù)功能。因此,在南部山區(qū)應(yīng)注重保護(hù)該地區(qū)良好的生態(tài)環(huán)境。同時(shí),防止建設(shè)用地?zé)o序擴(kuò)張,長(zhǎng)三角城市群已經(jīng)步入城鎮(zhèn)化較快發(fā)展的中后期,城市發(fā)展應(yīng)由大規(guī)模增量建設(shè)轉(zhuǎn)為存量提質(zhì)改造和增量結(jié)構(gòu)調(diào)整并重,以減少對(duì)農(nóng)田和生態(tài)用地的進(jìn)一步侵蝕。

3.3 不足之處

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系存在著空間尺度的分異[5,22],本研究缺乏不同尺度上自然和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系動(dòng)態(tài)變化的影響分析,以及區(qū)域內(nèi)部的空間差異表達(dá)。因此,開(kāi)展多空間尺度下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究將有助于制定科學(xué)高效的管理方案。此外,本文利用InVEST模型,在計(jì)算2005和2019年碳儲(chǔ)量時(shí)采用統(tǒng)一的碳庫(kù)參數(shù),未考慮由植物生長(zhǎng)所引發(fā)的碳庫(kù)參數(shù)在時(shí)間上的變化。因此,碳儲(chǔ)量計(jì)算結(jié)果以及與之相關(guān)的權(quán)衡關(guān)系存在一定誤差。未來(lái)應(yīng)充分考慮碳庫(kù)參數(shù)的動(dòng)態(tài)性,以提升研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

本文分析了長(zhǎng)三角城市群碳儲(chǔ)存、糧食生產(chǎn)、生境質(zhì)量、氮輸出和產(chǎn)水量5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空變化特征,同時(shí)利用相關(guān)性分析和RMSE指數(shù)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行判別以及定量測(cè)度,采用冗余分析方法辨識(shí)了權(quán)衡強(qiáng)度分異的主要影響因子,探析了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度的影響機(jī)理,主要得到以下結(jié)論：

(1)2005—2019年,長(zhǎng)三角城市群碳儲(chǔ)存總量減小了1.17%,糧食生產(chǎn)總量增加了30.18%,產(chǎn)水量增加了87.92%,氮輸出量增加了2.56%,生境質(zhì)量下降了3.38%。空間分布方面,碳儲(chǔ)存、產(chǎn)水量和生境質(zhì)量高值區(qū)主要集中在南部山區(qū),而北部地區(qū)的糧食生產(chǎn)和氮輸出量的總量較高。

(2)研究期間,長(zhǎng)三角城市群糧食生產(chǎn)分別與碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量和產(chǎn)水量之間,以及氮輸出與生境質(zhì)量和碳儲(chǔ)存之間,碳儲(chǔ)存與產(chǎn)水量之間呈現(xiàn)出顯著的此消彼長(zhǎng)的權(quán)衡關(guān)系；糧食生產(chǎn)和氮輸出之間存在相互增益的協(xié)同關(guān)系。權(quán)衡強(qiáng)度空間異質(zhì)性顯著,長(zhǎng)三角城市群北部糧食主產(chǎn)區(qū)以及南部山區(qū)的糧食生產(chǎn)與碳儲(chǔ)存,糧食生產(chǎn)與產(chǎn)水量的權(quán)衡強(qiáng)度要高于其他地區(qū)。氮輸出與碳儲(chǔ)存、碳儲(chǔ)存與產(chǎn)水量之間的高強(qiáng)度權(quán)衡關(guān)系主要位于南部地區(qū)。糧食生產(chǎn)與生境質(zhì)量以及氮輸出與生境質(zhì)量的高強(qiáng)度權(quán)衡區(qū)域呈零星分布,且多集中在社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展地區(qū)。權(quán)衡強(qiáng)度的值域統(tǒng)計(jì)表明2005年—2019年間,總體權(quán)衡強(qiáng)度均有所上升。

(3)長(zhǎng)三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度受多個(gè)因素共同作用,其主要影響因素包括坡度、林地覆蓋率、農(nóng)田覆蓋率、降雨、氣溫、建設(shè)用地等。坡度、林地覆蓋率和降雨等因子與NE-HQ之間的權(quán)衡強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與其他類(lèi)型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度表現(xiàn)出正相關(guān)性。而建設(shè)用地比例、氣溫、農(nóng)田比例等因子與除NE-HQ以外的五對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。坡度和林地覆蓋率與CP-CS和CS-WY表現(xiàn)為較強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系,而與NE-HQ權(quán)衡強(qiáng)度呈現(xiàn)較強(qiáng)負(fù)相關(guān)。建設(shè)用地與CP-CS的權(quán)衡強(qiáng)度表現(xiàn)為強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系。